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Enregistrement W6942714183 · doi:10.14288/1.0438748

Gender-based violence and COVID-19 : how the pandemic has shifted GBV policies, and implications for non-governmental organisations and non-profits

2024· article· en· W6942714183 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)IndigenousScholarshipInclusion (mineral)Work (physics)PandemicFace (sociological concept)Public policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research I ask: How effectively have Canadian federal and provincial policies shifted to meet the needs of Non-Governmental Organisations and non-profits in British Columbia that serve those who have experienced Intimate Partner Violence (IPV), following the COVID-19 pandemic? Secondly, what can be done to improve the situation? Little research currently exists on this subject, as Canada continues to recover from the implications of the pandemic. To best answer these questions, I examined Gender-Based Violence policies over the past several decades created by the federal government and provincial government of British Columbia. In particular, I employed a policy trajectory approach to consider whether policy adaptations were implemented to meet the increased needs of non-profits and NGOs as a result of challenges brought upon by COVID-19. In tandem with policy trajectory analysis, I utilised an intersectional feminist framework rooted in the scholarship of those like Angela Davis, Kimberlé Crenshaw, and Patricia Hill Collins, as well as supporting literature from Indigenous activists who wrote the MMIWG report, work of disability scholars, LGBTQ2S+ researchers, and others. The inclusion of these authors demonstrates the disproportionate experiences of partner violence, as well as the additional barriers members of marginalised communities face when seeking services. Importantly, I drew upon this work to highlight the ways in which government policies have failed to address gaps in support systems for survivors. Ultimately, the findings of my research have underlined the ways in which policies implemented during the pandemic were largely reactive. Instead, recommendations produced here suggest that governments must: (1) proactively engage with non-profits, survivors and other stakeholders to not only stop partner violence, but proactively prevent it; (2) governments at all levels must acknowledge their role within systems of oppression and work collaboratively with impacted communities to address barriers; and (3) government officials find ways to shift leadership to those on the frontlines, as well as survivors, to guide policy creation and consultation moving forward.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0160,012
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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